Datenqualitätsmaßnahmen

Datenqualitätsmaßnahmen umfassen alle Maßnahmen, Prozesse und Werkzeuge, die darauf abzielen, die Qualität von Daten sicherzustellen, zu bewerten und zu verbessern. Ziele sind Korrektheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Plausibilität, Verfügbarkeit und Eindeutigkeit. Hohe Datenqualität unterstützt verlässliche Analysen, Berichte und Entscheidungen.

Zu den zentralen Dimensionen der Datenqualität gehören Korrektheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Plausibilität, Eindeutigkeit, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit. Datenqualitätsmaßnahmen beruhen auf Data Governance, Data Stewardship und Data Quality Management und umfassen Data Profiling, Data Cleansing, Standardisierung, Deduplication, Validierung bei der Eingabe sowie Datenanreicherung und Referenzdatenabgleich (Master Data Management).

Bei der Umsetzung werden technologische und organisatorische Ansätze kombiniert: Validierungsregeln und Plausibilitätsprüfungen bei der Eingabe, Automatisierung von Korrekturen, Dubletten- und Inkonsistenzerkennung, Formatstandards, Datenbereinigung und Data Enrichment. Zusätzlich dienen Monitoring-Dashboards, Data Quality Gates und regelmäßiges Data Profiling der fortlaufenden Überwachung. Data Governance regelt Rollen, Verantwortlichkeiten und Qualitätsstandards.

Der Lebenszyklus der Daten umfasst Anforderung, Erhebung, Verarbeitung, Speicherung, Nutzung und Archivierung mit kontinuierlicher Qualitätskontrolle und Feedback-Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung.

Typische Messgrößen sind Data Quality Score, Fehlerquote, Vollständigkeits- und Aktualitätsraten sowie der Anteil inkonsistenter Datensätze. Wichtige Praktiken schließen dokumentierte Standards, nachvollziehbare Datenherkunft (Data Lineage) und die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen ein. Durch hochwertige Daten profitieren Geschäftsprozesse, Compliance und Risikominimierung.